Ĉu nekontrolita modelo bezonas trejnadon kvankam ĝi ne havas etikeditan datumojn?
Nekontrolita modelo en maŝinlernado ne postulas etikeditajn datenojn por trejnado ĉar ĝi celas trovi ŝablonojn kaj rilatojn ene de la datenoj sen antaŭdifinitaj etikedoj. Kvankam nekontrolita lernado ne implikas la uzon de etikeditaj datenoj, la modelo ankoraŭ devas sperti trejnan procezon por lerni la subesta strukturo de la datenoj.
Kiel ni taksas la agadon de clustering-algoritmoj en foresto de etikeditaj datumoj?
En la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en Maŝina Lernado kun Python, taksi la agadon de clustering-algoritmoj en foresto de etikeditaj datumoj estas decida tasko. Clustering-algoritmoj estas nekontrolitaj lernaj teknikoj kiuj planas grupigi similajn datenpunktojn kune surbaze de siaj enecaj padronoj kaj similecoj. Dum la foresto de etikeditaj datumoj
Kio estas la diferenco inter k-meznombroj kaj averaĝa ŝanĝa clustering-algoritmoj?
La k-meza kaj averaĝa ŝanĝa grupigo-algoritmoj estas ambaŭ vaste uzitaj en la kampo de maŝinlernado por grupigado de taskoj. Dum ili dividas la celon grupigi datenpunktojn en aretojn, ili malsamas en siaj aliroj kaj karakterizaĵoj. K-rimedo estas centroid-bazita grupiga algoritmo kiu celas dividi la datenojn en k apartajn aretojn. Ĝi
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Areto, k-signifas kaj meznivela ŝanĝo, K signifas kun titana datumaro, Ekzamena revizio
Kio estas la limigo de la k-meza algoritmo kiam amasigas malsame grandajn grupojn?
La k-means-algoritmo estas vaste uzita grupiga algoritmo en maŝinlernado, precipe en nekontrolitaj lernaj taskoj. Ĝi celas dispartigi datumaron en k apartajn aretojn bazitajn sur la simileco de datumpunktoj. Tamen, la k-means-algoritmo havas certajn limigojn kiam temas pri grupigado de malsame grandaj grupoj. En ĉi tiu respondo, ni enprofundiĝos